Traduction expresse : G.M.
Methods Mol Biol. 2014;1159:159-68. doi: 10.1007/978-1-4939-0709-0_10
Prédire les découvertes futures de la littérature scientifique actuelle
- 1University of Nova Gorica, Vipavska 13, 5000, Nova Gorica, Slovenia, ingrid.petric@ung.si
Résumé
La découverte de connaissances dans le domaine biomédical est un processus de longue haleine à partir de la recherche fondamentale , à travers des essais précliniques , vers des applications cliniques possibles .
Le passage des frontières conceptuelles est souvent nécessaire pour la recherche biomédicale révolutionnaire qui génère des découvertes les plus inventives . Nous démontrons la capacité d'une méthode d'extraction de la création littéraire afin d'avancer de nouvelles découvertes précieuses sur la base des idées rares de la littérature existante.
Quand les idées émergentes de la littérature scientifique sont remontés comme des fragments de connaissances de façon systématique , elles peuvent conduire à des découvertes originales , parfois surprenantes. Si suffisamment de preuves scientifiques sont déjà publiées pour l'association de ces conclusions , elles peuvent être considérés comme des hypothèses scientifiques .
Dans ce chapitre , nous décrivons un procédé pour la production assistée par ordinateur de telles hypothèses sur la base de la littérature scientifique . Notre découverte basée littérature de NF -kappa B avec ses liens possibles avec l'autisme a été récemment approuvée par la communauté scientifique , ce qui confirme la capacité de notre méthode d'extraction de la littérature afin d'accélérer les découvertes futures basées sur des idées rares de la littérature existante .
PMID: 24788267
Abstract
Knowledge discovery in biomedicine is a time-consuming process starting from the basic research, through preclinical testing, towards possible clinical applications. Crossing of conceptual boundaries is often needed for groundbreaking biomedical research that generates highly inventive discoveries. We demonstrate the ability of a creative literature mining method to advance valuable new discoveries based on rare ideas from existing literature. When emerging ideas from scientific literature are put together as fragments of knowledge in a systematic way, they may lead to original, sometimes surprising, research findings. If enough scientific evidence is already published for the associationr of such findings, they can be considered as scientific hypotheses. In this chapter, we describe a method for the computer-aided generation of such hypotheses based on the existing scientific literature. Our literature-based discovery of NF-kappaB with its possible connections to autism was recently approved by scientific community, which confirms the ability of our literature mining methodology to accelerate future discoveries based on rare ideas from existing literature.
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